Int J Spine Surg:强直性脊柱炎或弥漫性特发性骨骼肥大患者椎体骨折固定后住院死亡率预测
2024-01-30 从医路漫漫 MedSci原创
本研究是利用全国住院患者样本医疗成本和利用项目(HCUP- NIS)数据库进行机器学习(ML)分析,以预测强直性脊柱炎(AS)或弥漫性特发性骨骼肥厚症(DISH)患者的术后死亡率。
强直性脊柱炎(AS)和弥漫性特发性骨骼肥厚症(DISH)是两种不同的病理实体,它们通过改变脊柱的生物力学特性而导致脊柱骨折。具体来说,AS和DISH都会导致相邻椎节的强直,最终导致脊柱僵硬、脆性,即使是轻微的创伤也容易骨折。这类骨折在临床上具有破坏性,并且经常预示着严重的神经损伤,因此预防是AS或DISH患者治疗的关键重点。特别重要的是,AS或DISH患者的脊柱骨折具有相当大的死亡风险,据报道,1年内与损伤相关的死亡率从24%到33%不等。虽然这些患者的死亡原因是多因素的,通常源于合并症,但已经发现年龄、女性和脊髓损伤等危险因素可以预测这些人群中死亡率的增加。然而,随着机器学习(ML)分析能力的提高及其在预测患者预后方面的有效性,有必要使用该方法进行进一步分析,以确定和减轻与AS或DISH患者死亡率相关的变量。
ML是一种广泛使用的预测分析手段,它可以利用人工智能对选定临床结果的风险因素进行分类和量化。该方法已广泛应用于医学研究,以深入了解围手术期的一些结果,包括再手术、出院目的地和死亡率。因此,类似地利用这种方法来检查AS或DISH患者的死亡率,可能有助于扩大对这一独特患者亚群中导致死亡风险增加的变量的了解。因此,本研究的目的是利用全国住院患者样本医疗成本和利用项目(HCUP- NIS)数据库进行ML分析,以预测As或DISH患者的术后死亡率。
方法:对HCUP- NIS进行查询,以确定2016年至2018年期间因脊柱骨折入院并随后进行融合或椎体切除术的AS或DISH成年患者。该队列的住院死亡率预测随后由三个独立的ML算法生成。
表1 患者特征(n = 2960)
在预测院内死亡率时,每种算法在受试者工作特征曲线(AUROC)下的面积的图形表示。
预测院内死亡率的算法性能
排列特征对AS和DISH患者椎体骨折手术后院内死亡的预测具有重要意义
基尼系数对预测AS和DISH患者椎体骨折手术后院内死亡具有重要意义
结果:我们所选人群的住院死亡率为5.40%,其中AS患者的死亡率为6.35%,DISH患者的死亡率为2.81%,两种诊断的患者的死亡率为8.33%。年龄增长、高血压合并终器官并发症、脊髓损伤和颈椎骨折在我们分析中使用的算法中都具有相当大的预测重要性。预测曲线下的平均面积为0.758。
结论:本研究应用ML算法预测AS或DISH患者的住院死亡率,确定了与该结果相关的许多临床危险因素。这些发现可能有助于医生了解院内死亡的危险因素,并随后指导AS或DISH患者的管理和共同决策。
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作者:从医路漫漫
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认真学习了
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